Try Gemini 1.5 models, the latest multimodal models in Vertex AI, and see what you can build with up to a 2M token context window
[速報]Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習(Machine Learning)でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ
連続稼働保証はないけど最大70%安くなる仮想マシン「プリエンプティブルVM」が正式サービスに、Google Compute Engine Googleは、新しい仮想マシンのタイプ「プリエンプティブルVM」(Preemptible VMs。プリエンプティブではない点に注意)が正式サービスになったと発表しました。 プリエンプティブルVMには連続稼働保証がなく、クラウド側の都合によっていつでも停止させられる可能性があります。これはプリエンプティブルVMが物理マシンの中でたまたまアイドルとなっている部分などを活用して割り当てられるためです。その物理マシンの都合が変わるなどした場合、プリエンプティブルVMは停止させられてしまいます。 その代わり、プリエンプティブルVMには非常に安い価格が設定されています。 プリエンプティブルVMは連続稼働保証がない点を除けば、性能や可用性などは通常のVMと同じです。
YAPC::Asia Tokyo 2015、ロゴのとおりに熱いイベントでした...今年で最後なのはほんとに惜しいです。最初にして最後の参加となった私は、「Google Cloud Platformの謎テクノロジーを掘り下げる」というタイトルでトークをさせていただきました。 スライドはここに上げてありますが、これだけ見ても意味不明と思われるので、話した内容の要約をまとめブログ代わりに書こうかな、と思ったらかなり長文となってしまいました。基本ポジショントークですが、しかしGoogleに入る前からGoogleクラウドに対して持ち続けている気持ちでもあるし、ここはイケてないなーと思った部分は素直にそう書くようにしました。 しかし謎は謎のまま... Twitter上の反応まとめを見ますと、「謎が謎のまま終わった」とのご指摘も多く、これはほんとに私の不徳の致すところです、申し訳ありません……。スライド
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